1. 模型参数优化与量化技术
DeepSeek大模型在模型参数优化方面取得了显著成果。通过采用INT8量化部署，DeepSeek成功优化了硬件资源消耗，相比传统部署方式降低了50%。此外，在量化处理环节运用了抑制异值算法（Anti-Outlier），有效减少了量化误差。通过校准数据（CalibDataset）对动态量化参数进行校准，进一步大幅降低了量化误差。配置了W8A8量化参数，针对特定注意力层采取跳过量化处理的策略，确保了模型性能。量化后的模型以safetensors格式进行分片保存，并复制及修改原模型的配置文件，准确记录量化相关信息，实现了在神经网络处理单元设备上的高效部署。
2. 智能体开发平台与友好客户体验
DeepSeek大模型产创基地厦门分中心推出了专注于人工智能应用开发的平台——智能体开发平台。该平台为用户提供低代码、无代码的开发环境，用户可通过“拖拉拽”的方式轻松创建各种智能应用。平台包含登录界面、智能体商店、任务链编排、知识库管理以及智能体开发等功能模块。此外，厦门分中心还开放了友好客户体验活动，让用户更好地体验相关功能以及DeepSeek模型的调用。
3. 深度思考模型与多模态支持
DeepSeek大模型在深度思考模型方面表现出色。采用混合专家（MoE）架构，2000亿总参数下仅激活200亿，算力成本降低50%。支持边想边搜”动态推理，在数学推理（AIME 2024得分86.7）、编程竞赛（Codeforces pass@8达55%）等专业任务中对标国际一流水平。此外，DeepSeek还支持文本、图像等多模态输入，实现了在多个领域的应用。
4. 国产华为昇腾服务器与高效部署
DeepSeek大模型依托华为昇腾服务器，实现了高效部署。华为昇腾服务器支持深度学习、高性能计算等应用，具有高性能、低功耗的特点。DeepSeek大模型在华为昇腾服务器上的部署，进一步提升了模型的性能和效率。
5. 开源贡献与技术创新
DeepSeek大模型在开源贡献方面表现出色。DeepSeek开源了Fire-Flyer File System（Fire-Flyer文件系统，简称3FS）和基于3FS的数据处理框架Smallpond，旨在解决AI训练和推理工作负载中的存储瓶颈问题。此外，DeepSeek还开源了FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM等核心技术项目，推动AI领域的创新发展。